json模块，pickle模块，shelve模块

一、什么叫序列化
   将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化。

二、序列化的目的
1、以某种存储形式使自定义对象持久化；
2、将对象从一个地方传递到另一个地方。
3、使程序更具维护性。

三、
只有字符串能写入文件中
能再网络上传输的只能是bytes --- 字符串
把要传输的和要储存的内容 转换成 字符
字符串 转换回 要传输和储存的内容


四、序列化只有两种作用
    网络传输
    数据持久化 - 写在文件里


五、json模块

 json 是各个语言通用的，数据类型

 1.在网络上传输，比较频繁
      ret = json.dumps(数据结构)
      print(json.loads(ret))

 2.dump，load用在文件的操作数据类型的序列化与反序列化上
     json.dump(数据结构，文件f)
     json.load(f)

               dumps,dump（序列化）
字典，列表  ---------------------------》字符串
                loads,load（反序列化）

注意：元组相当于列表进行序列化，但一般不会用

例子1：dumps，loads例题
d = {'key1':'values1','key2':'values2'}
ret = json.dumps(d)
print(d,type(ret))                            #<class 'str'>
print(json.loads(ret),type(json.loads(ret)))  #<class 'dict'>

例子2：dump,load例题
 先序列化再写，只能操作一个字典
with open("log","w",encoding="utf-8") as f1:
     json.dump(d,f1,ensure_ascii=False)  #True 中文写进去是以gbk的方式写进去的

with open("log","r",encoding="utf-8") as f1:
    for line in f1:
        print(json.loads(line.strip()))


例子3：ensure_ascii关键字参数

data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}
with open("log","w",encoding="utf-8") as f1:
    json.dump(data,f1,ensure_ascii=False)
with open("log", "r", encoding="utf-8") as f1:
    print(json.load(f1))


例子4：格式化输出
data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}
# (数据结构，倒叙，前面空格数量，","代替",")
json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=10,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)
print(json_dic2)

六、pickle

用于序列化的两个模块json，用于字符串和python数据类型间进行转换
pickle，用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换
pickle 模块提供了四个功能：dumps、dump(序列化，存）、
                       loads（反序列化，读）、load  （不仅可以序列化字典，列表...可以把python中任意的数据类型序列化）

例题1：dumps，loads
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic)     #一串二进制内容

dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2)       #字典

例题2：dump load
import time
s_time = time.localtime(1000000000)
print(s_time)

with open("log","wb") as f1:
    s_time = pickle.dump(s_time,f1)
with open("log","rb") as f1:
    s_time2 = pickle.load(f1)
    print(s_time2)

例题3：dump load
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
with open("log","wb") as f1:
    pickle.dump(dic,f1)
    pickle.dump(dic, f1)
with open("log","rb") as f1:
    print(pickle.load(f1))
    print(pickle.load(f1))

七、json 和 pickle  的区别

1.pickle模块 dumps之后是bytes
2.pickle模块 dump之后的内容在文件中是乱的
3.pickle模块可以连续dump数据进入文件,然后连续load出来
4.pickle可以任意的将python中的数据类型序列化
    json只能对列表 字典 进行序列化

class A:pass  #  程序
a = A()
b = pickle.dumps(a)
print(b)
print(pickle.loads(b))

八、shelve

shelve也是python提供给我们的序列化工具，比pickle用起来更简单一些。
shelve只提供给我们一个open方法，是用key来访问的，使用起来和字典类似。
（存取存取）

import shelve
with shelve.open('shelve_file') as f1:
    f1['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'}  #直接对文件句柄操作，就可以存入数据
with shelve.open('shelve_file') as f1:
    existing = f1['key']              #取出数据的时候也只需要直接用key获取即可，但是如果key不存在会报
    print(existing)
# key:{'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'}



with shelve.open('shelve_file',writeback=True) as f1:
    f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'
with shelve.open('shelve_file') as f1:
    print(f1['key'])
# {'int': 10, 'float': 9.5, 'string': 'Sample data', 'new_value': 'this was not here before'}